| 研究領域 | システム的統合理解に基づくがんの先端的診断、治療、予防法の開発 |
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| 研究課題/領域番号 |
23134506
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| 研究種目 |
新学術領域研究(研究領域提案型)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 審査区分 |
複合領域
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| 研究機関 | 九州工業大学 |
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研究代表者 |
倉田 博之 九州工業大学, 情報工学研究院, 教授 (90251371)
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| 研究期間 (年度) |
2011-04-01 – 2013-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2012年度)
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| 配分額 *注記 |
7,800千円 (直接経費: 6,000千円、間接経費: 1,800千円)
2012年度: 3,900千円 (直接経費: 3,000千円、間接経費: 900千円)
2011年度: 3,900千円 (直接経費: 3,000千円、間接経費: 900千円)
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| キーワード | 代謝システム / 遺伝子発現 / シミュレーション / 制御 / 流束 |
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| 研究実績の概要 |
1 ヒト代謝ネットワークマップ構築：代謝システム変化は、代謝酵素発現分布、代謝酵素活性分布、代謝物濃度の変化等よって引き起こされるので、それらの関係を解析するために、代謝経路、酵素遺伝子発現調節を含むヒトの大規模ネットワークマップを構築した。ヒトの細胞の代謝ネットワークマップは、解糖系、ペントースリン酸系、ミトコンドリア中のTCA回路、脂肪酸合成分解経路、アミノ酸合成経路、ヌクレオチド合成経路を含む。酵素遺伝子発現調節ネットワークは、代謝酵素発現調節系だけでなく、細胞分裂やアポトーシス関連のネットワークも含む。
2 組織やがんのタイプごとの代謝ネットワーク変化のデータベース化：組織ごと、がんタイプごとのトランスクリプトーム、プロテオーム、メタボロームのデータを収集、整理して、データベース化し、公開する。がん病態に特異的に変化する代謝パスウエイを推定するための基盤を与えた。
3 メタボローム統合の数理モデル開発：代謝流束解析で用いられるエレメンタリモード解析法に、トランスクリプトームあるいはプロテオームを統合して、細胞の代謝流束分布の変化を予測するアルゴリズムEnzyme Control Flux (ECF)、Genetic Modification of Flux (GMF) modified Control Effective Flux (mCEF)を提案した。
4 がん特異的代謝変化の同定：開発したアルゴリズムを用いて、がん特異的代謝変化（代謝流束分布や遺伝子発現分布）を予測した。特異的変化部分がターゲットする医薬品開発の可能性について実験研究者と検討した。
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| 現在までの達成度 (段落) |
24年度が最終年度であるため、記入しない。
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| 今後の研究の推進方策 |
24年度が最終年度であるため、記入しない。
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